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      <title>分布式 ID 生成方案 - 学习卡片</title>
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      <div class="header">
        <h1>分布式 ID 生成方案 - 学习卡片</h1>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-question">一个合格的分布式ID需要满足哪些核心特性？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">特性</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">分布式ID必须满足五个核心特性：1. 全局唯一性：不同节点生成的ID不能重复；2. 有序性：部分场景要求ID按时间有序递增；3. 高性能：生成ID的速度不能成为系统瓶颈；4. 高可用性：部分节点宕机后仍能生成ID；5. 安全性：避免被恶意猜测或篡改。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 1. 什么是分布式 ID？</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">雪花算法（Snowflake）生成的64位ID由哪三部分组成，各部分的作用是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">雪花算法的ID由三部分构成：1. 41位时间戳：精确到毫秒，可使用约69年；2. 10位机器ID：用于区分不同的节点，最多支持1024个节点；3. 12位计数器：表示同一毫秒内生成的序列号，每毫秒最多可生成4096个ID。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.4 雪花算法（Snowflake）</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">雪花算法（Snowflake）存在什么主要风险，以及有哪些对应的优化方案？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">主要风险是它强依赖服务器时间，如果发生时钟回拨，可能导致生成重复的ID。优化方案包括：增加时钟回拨的检测和补偿机制，或者采用NTP服务器来同步各个节点的时间。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.4 雪花算法（Snowflake）</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">在分布式系统中，直接使用数据库自增ID作为唯一标识有哪些主要缺点？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">主要缺点有三点：1. 数据库存在单点压力，扩展性差；2. 在高并发场景下，数据库可能成为系统的性能瓶颈；3. 系统的可用性会受到数据库可用性的直接影响。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.1 数据库自增 ID</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">为什么UUID方案不适合用于需要排序或作为数据库主键的场景？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">主要原因有两个：1. UUID是随机生成的，不能保证有序性，这会严重影响数据库的索引效率；2. UUID字符串（通常32位）比数字ID长得多，占用更大的存储空间。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.2 UUID（通用唯一识别码）</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">模式</div>
          <div class="card-question">美团开源的Leaf分布式ID方案支持哪两种模式来生成ID？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">模式</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">Leaf方案支持两种模式：1. 号段模式：从数据库批量获取ID段，然后在内存中分配，以提高效率；2. 雪花算法模式：采用经过改进的雪花算法来生成ID。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.5 美团 Leaf 分布式 ID 方案</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">使用Redis的INCR命令来生成分布式ID有什么优点和缺点？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">优点是：在高并发下性能优越，生成的ID是递增的，对数据库索引友好，且易于扩展管理。缺点是：需要保证Redis服务的高可用性，否则ID生成会失败，并且可能受到网络延迟的影响。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.3 Redis 生成 ID</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">实践</div>
          <div class="card-question">根据文档的建议，在不同的业务场景下应如何选择分布式ID方案？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">实践</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">选择建议如下：<br>- 小型项目：可使用简单的数据库自增ID。<br>- 无外部依赖的离线场景：可使用UUID。<br>- 高并发场景：推荐使用Redis自增或雪花算法。<br>- 大规模应用：推荐使用像Leaf这样更完善的解决方案。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 3. 方案对比与选择</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">相比于每次都请求数据库生成一个ID，美团Leaf的“号段模式”是如何提升性能的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">Leaf的“号段模式”通过批量分配ID段来提升性能。服务节点不是每次需要ID时都请求数据库，而是一次性从数据库获取一个ID区间（例如1-1000），然后在内存中进行分配。当这个号段用完后，再去数据库申请下一个号段，从而大大减少了对数据库的访问次数。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2.5 美团 Leaf 分布式 ID 方案</div>
        </div>
      </div>
    </div>

      </div>
    </body>
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